다중회귀분석

소개글

계량경제학을 이해하는 과정에서 꼭 거쳐야하는 부분이다.

목차

● 기본 가정과 기본 구성
● 회귀 분석
<회귀성 검정(분산분석 F-검정)>
<개별회귀계수에 대한 검정 (T-검정)>
<수정결정계수>
<표준오차>
● 교란항 가정 분석
● 결론 도출
▶ 추정결과에 따른 의미

본문내용

다중회귀분석은 단순회귀분석의 확장으로 독립변수가 두 개 이상인 회귀모형에 대한 분석이다.
다중회귀분석이 좋다고 하고, 또 많이 쓰이는 것은 단순회귀분석에 비하여 정보의 변별력이 높기 때문이다. 즉, 회귀분석은 결국 인과관계의 설명과 종속변수가 취할 값의 예측이라는 효용을 갖는데, 이점에서 다중회귀분석이 훨씬 앞선다. 이는 대부분의 다른 통계기법보다도 훨씬 많이 사용되는 이유가 되기도 한다. 구체적으로 이야기를 해 보자.
우선 어떤 사실에(종속변수) 영향을 미치는 원인변수들 각각의 영향력의 크기를 파악할 수 있으므로, 현상을 설명하는 설명력이 크다.
각 수준의 정부가 공통적으로 고민하는 세출의 증가문제만 해도, 이에 영향을 미치는 원인변수들이 무엇이고 어떤 요인이 더 영향력이 큰 원인인 줄을 안다면, 적절하게 세출통제를 할 수 있을 것이다. 세출증가의 가능한 원인변수로는 노령인구, 공무원수, 관할구역면적, 등등 많은 것을 들 수 있는데, 이들 자료를 구하여 다중회귀분석을 하여 보면 무엇을 잘 관리하고, 무엇을 통제하여야 할지 알 수 있게 된다.
둘째는 예측의 정확성이 크다는 것이다. 현실세계를 축약하는 변수들을 선정하게 되므로 보다 더 사실적이기 때문에 단순회귀분석보다 예측력이 클 수밖에 없을 것이다. 2000년도에 우리나라 인구는 얼마나 될까? 내년도의 경제성장률은 얼마나 될까? 고속도로에 순찰차를 증차시키면, 교통사고가 줄어들까? 어느 도시에서 발생하는 내년도의 쓰레기양은 얼마나 될까? 이런 질문들은 행정의 실무자가 알고 싶어 하는 중요한 문제들인데, 다중회귀분석으로 어느 기법보다 예측이 정확하게 되는 것이다.

참고 자료

없음